Физическое и численное моделирование аэродинамики и тепломассообмена в условиях городской застройки тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 00.00.00, кандидат наук Мешкова Виктория Дмитриевна

• Мешкова Виктория Дмитриевна
• кандидат наук
• 2023

Оглавление диссертации кандидат наук Мешкова Виктория Дмитриевна

ВВЕДЕНИЕ

ГЛАВА 1. АНАЛИЗ СОВРЕМЕННОГО СОСТОЯНИЯ ИССЛЕДОВАНИЙ ПЕШЕХОДНОГО КОМФОРТА В УСЛОВИЯХ ЗАСТРОЙКИ

1.1 Современные проблемы архитектурно-градостроительного планирования города Красноярска

1.2 Критерии оценки влияния внешней городской среды на уровень пешеходного комфорта

1.3 Обзор современных методов исследования пешеходного комфорта в условиях городской застройки

1.4 Выводы

ГЛАВА 2. МЕТОДОЛОГИЧЕСКАЯ ОСНОВА ДЛЯ АНАЛИЗА УСЛОВИЙ ПЕШЕХОДНОГО КОМФОРТА

2.1 Источники данных метеорологических параметров и основных загрязняющих веществ

городской среды

2.2 Методика использования метеорологических параметров при расчёте биоклиматических критериев для оценки комфортности городской среды

2.3 Экспериментальные исследования взаимодействия ветрового потока с модельными объектами городской застройки

2.4 Выводы

ГЛАВА 3. МИКРОМАСШТАБНАЯ ЧИСЛЕННАЯ МОДЕЛЬ АТМОСФЕРЫ ГОРОДСКОЙ СРЕДЫ

3.1 Микромасштабная модель

3.2 Общий численный подход

3.3 Подготовка расчётной области и расчётной сетки

3.4 Верификация микромасштабной численной модели на основании данных

экспериментальных исследований

3.4.1 Исследование аэродинамики обтекания одиночного модельного объекта

3.4.2 Исследование аэродинамики обтекания группы модельных объектов

3.5 Выводы

ГЛАВА 4. ЧИСЛЕННОЕ ИССЛЕДОВАНИЕ УРОВНЯ ПЕШЕХОДНОГО КОМФОРТА

В УСЛОВИЯХ ГОРОДСКОЙ ЗАСТРОЙКИ

4.1 Исследование условий пешеходного комфорта городской застройки смешанного морфотипа

4.2 Анализ репрезентативности показаний станций мониторинга в условиях городской среды

4.3 Выводы

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Список сокращений и условных обозначений

Список литературы

Приложение А

Приложение Б

Приложение В

ВВЕДЕНИЕ

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Физическое и численное моделирование аэродинамики и тепломассообмена в условиях городской застройки»

Актуальность:

В настоящее время практически 3,5 млрд. человек проживает в городах, при этом наблюдается тенденция ежегодного прироста [1]. В связи с интенсивным ростом городского населения возникает потребность в его обеспечении должным количеством жилых мест. Для решения данной задачи архитектурно-градостроительные структуры переориентировали подходы в области строительства и направили свои усилия на развитие эффективных технологий, которые позволили возводить здания в короткие сроки с экономически-эффективными затратами. Для удовлетворения требований рационального природопользования, расширение жилых массивов в условиях города достигается путём уплотнённого расположения зданий, а также за счёт высотного строительства.

Последнее время прослеживается тенденция активного развития именно высотного строительства. Помимо оптимизации землепользования за счёт увеличения этажности, данный подход позволяет решить ряд организационных моментов для жизнедеятельности населения. Как правило, строительство современных высотных зданий направленно на создание многофункциональных комплексов, ориентированных не только на получение дополнительной жилой площади, а также на создание мест для офисных центров и различного рода бизнеса, что позволяет располагать такие центры в исторических местах города за счёт возможности точечного размещения. И, как правило, именно количество и этажность таких зданий являются показателем престижа, демонстрирующим высокий уровень развития технологий.

Параллельно с расширением мегаполисов происходит развитие промышленной и городской инфраструктуры, которая сопровождается автомобилизацией населения. В связи с этим происходит покрытие естественной поверхности земли материалами, активно поглощающими солнечное излучение. Подходы в организации городского пространства приводят к тому, что автомобильный транспорт может передвигаться по всей территории города, что приводит к формированию устойчивых областей антропогенного воздействия на окружающую среду в зоне пребывания человека.

Уплотнённое и высотное строительство влечёт за собой необратимые изменения аэрационного режима территории, что совместно с учётом всех возможных источников загрязнения атмосферного воздуха способствует формированию экологически неблагоприятных условий.

Строительные материалы сооружений, дорожные полотна и т.д. приводят к изменению естественного теплового баланса Земли, за счет повышения температуры в застроенных городских микрорайонах по сравнению с прилегающей территорией к городу. На основании

этого, мегаполисы выступают накопителями большей доли падающей солнечной энергии. Усугубляет ситуацию и наличие дополнительных источников антропогенного тепла, такие как теплопотери от зданий, выбросы газообразных веществ, работа котельных, ТЭЦ, деятельность частного сектора и т.д. В совокупности данные факторы способствуют формированию городского «острова тепла» (Urban heat islands (UHI) [2].

Эффект «городского острова тепла» имеет как положительный характер, так и отрицательный. При рассмотрении регионов, где погодные условия имеют отрицательные температуры, концентрация тепла в жилой зоне приводит к снижению холодовой нагрузки на организм человека, а также способствует снижению эксплуатационных затрат на систему отопления. В случае же жаркого климата, складываемые условия способствуют увеличению энергозатрат, которые необходимы для охлаждения зданий (кондиционирование). Также крайне негативно влияет на организм человека, увеличивая риск тепловых ударов. Особенно опасно данное явление в городах, где преимущественно наблюдается уплотнённое строительство зданий, так как происходит снижение скоростей ветра до критически низких значений, что приводит к снижению естественного охлаждения тела.

Появление выше рассматриваемых механизмов не предвидели на этапе развития городов. Лишь только спустя многие десятилетия современное общество стало ощущать не себе, что принятые архитектурно-градостроительные решения и принципы развития города в целом негативно сказываются на жизнедеятельность населения, что напрямую отражается на их здоровье. В совокупности, можно отметить, что формируются дискомфортные условия для человека в зоне его пребывания - в пешеходной области.

Как уже видно, различного рода факторы и большое количество антропогенных источников имеют множество взаимосвязей и носят комплексный характер. В связи с этим, возникает потребность в изучении механизмов взаимодействия всех элементов сложной городской системы с природными элементами окружающей среды. Получаемые знания позволят разработать систему управления рассматриваемыми элементами для создания безопасных и комфортных условий для жизнедеятельности человека, тем самым повысив качество жизни людей в городах. Также необходимо отметить, что для определения уровня комфорта необходимы критерии оценок, которые позволили бы адекватно идентифицировать скалываемые условия по степени их воздействия на организм человека для выявления оптимальных условий. В качестве критериев рассматриваются различные биоклиматические индексы, описывающие восприятие человеческим организмом внешнее воздействие системы.

В последнее десятилетие для решения данного класса задач используются различные методы исследования. Для получения данных о состоянии окружающей среды используются методы натурных/полевых наблюдений. Осуществляется сбор данных с помощью

специализированного оборудования (например, анемометр, барометр, гигрометр/психрометр, пиранометр, газоанализатор). Главный недостаток данного подхода заключается в отсутствии возможности получения наглядной и полной картины происходящего, так как измерения носят дискретный характер. Также возникают сложности в рассмотрении различных климатических условий. Так как для этого необходимо проводить длительные исследования, и, вследствие этого, анализировать большое количество рядов данных, чтобы изучить различные сценарии, формируемые в реальных условиях, что является длительным по времени и крайне труднозатратным. Но, стоит отметить, что фиксируемые данные позволяют определить состояние среды в конкретный момент времени, а также использовать полученную информацию для индикации/калибровки других методов исследования.

В качестве современных подходов исследования рассматривают методы физического и численного моделирования. Проведение экспериментальных исследований позволяет наглядно изучить поведение потока в результате взаимодействия с объектом и качественно продемонстрировать структурные изменения турбулентных течений, а также получить набор интегральных величин. Полученные данные в дальнейшем используются для верификации математических моделей и отработки численных алгоритмов. На сегодняшний день имеется большое количество микромасштабных численных моделей, направленных на изучение аэрационного режима застроенной территории и условий формирования городского острова тепла с определением процессов переноса загрязняющих веществ [3-4]. Но отсутствуют модели по определению уровня пешеходного комфорта через систему биоклиматических критериев.

На основании вышесказанного, в диссертационной работе основное исследование направлено на разработку микромасштабной численной модели, которая позволит комплексно подходить к решениям задач прогнозирования аэрационных режимов и процессов тепломассообмена в городской среде с учетом различных особенностей внешней среды, с дальнейшей возможностью оценки уровня пешеходного комфорта, согласно оценочным критериям.

Стоит отметить, что каждый город имеет свою особенность и уникальность, но, основополагающие механизмы взаимодействия факторов между собой будут иметь схожий характер. В связи с этим, апробация предложенных методов и подходов будет осуществлена на примере жилой застройки г. Красноярска.

Цель работы заключается в выполнении комплексного анализа формирования условий пешеходного комфорта городской застройки через систему биоклиматических индексов в результате взаимодействия аэродинамических и теплофизических характеристик внешней среды.

Основные задачи:

1. Аргументирование выбора биоклиматических индексов, используемых для оценки внешней среды городской застройки;

2. Создание базы данных основных метеорологических параметров окружающей среды и выполнение исследований текущего состояния уровня комфорта г. Красноярска;

3. Натурные измерения и анализ влияния вида морфотипа застройки на локальные изменения метеорологических параметров;

4. Исследование особенностей аэродинамики обтекания модельных объектов (отдельные здания, тандем зданий, модель микрорайона) с помощью современных систем оптических измерений (визуализация, PIV-метод);

5. Разработка, верификация и апробация микромасштабной численной модели атмосферы для прогнозирования пешеходного уровня комфорта, описывающая динамику атмосферы и режимы переноса загрязняющих газовых и дисперсных примесей в атмосфере города с учетом особенностей метеорологических режимов, воздействия солнечного и теплового излучения, сопряжённого теплообмена с элементами городского (здания, дороги).

Научная новизна:

1. Впервые разработана программа по сбору метеоданных с открытых информационных потоков для г. Красноярска и сформирована организационная структура (база данных), предназначенная для систематизации и обработки взаимосвязанной информации с помощью инструмента Navicat Premium.

2. Разработана комплексная методика многоэтапного расчета условий формирования пешеходного комфорта через систему температурных и сезонных биоклиматических индексов в программном комплексе Lampyre. Впервые выполнена диагностика текущего состояния комфортности внешней среды г. Красноярска через систему температурных и сезонных биоклиматических индексов;

3. Впервые проведено физическое моделирование обтекания ветровым потоком модели реального смешанного морфотипа застройки г. Красноярска и исследована трансформация ветровых зон в результате изменения направления входного потока по отношению к объекту исследования.

4. Впервые разработана, верифицирована и апробирована микромасштабная численная модель прогнозирования пешеходного уровня комфорта через систему температурных и сезонных биоклиматических индексов, а также определена степень влияния аэродинамических и теплофизических характеристик на изменения внешней среды городской застройки.

Практическая значимость заключается в том, что разработанный комплексный поход исследования и прогнозирования пешеходного уровня комфорта городской застройки с учётом множества факторов внешней среды. Отработанные экспериментально-численные исследования возможно использовать при разработке проектной документации капитального строительства для обоснования тех или иных технологических решений, что позволит аргументировано подойти к планированию застраиваемых территорий.

Рассмотренные методологические подходы возможно использовать при разработке нормативно-правовой документации в виде градостроительных норм, правил, регламентов и рекомендаций по обеспечению, должного уровня безопасного и эффективного застраивания земельных участков.

Основные результаты научно-исследовательской деятельности были внедрены в образовательную деятельность в учебных программах бакалавриата 16.03.01 «Техническая физика», магистратуры 14.03.01 «Ядерная энергетика и теплофизика» и аспирантуры 01.04.14 «Теплофизика и теоретическая теплотехника» (Приложение А). А также внедрены в практическую деятельность АО «Гражданпроект», где была выполнена апробация программного модуля «SigmaEco» на микрорайоне г. Норильска, где полученные результаты оценки влияния застройки на комфортные /дискомфортные условия в пешеходной зоне были выполнены в рамках работы «Разработка архитектурного-планировочной концепции реновации города Норильска до 2035 года» (Приложение Б).

Основные результаты вошли в научно-исследовательские отчеты по следующим проектам: РФФИ №19-31-90096; Конкурс краевого фонда науки «Целевой конкурс прикладных научных исследований, направленных на решение проблем городского развития» №2020080506564.

Теоретическая значимость работы заключается в разработке новой микромасштабной численной модели прогнозирования пешеходного уровня комфорта через систему биоклиматических критериев. Разработанна комплексная методика многоэтапного расчета условий формирования пешеходного комфорта через систему температурных и сезонных индексов. На основании разработанных методов исследования диагностики внешней среды становится возможным анализировать и оценивать взаимовлияния аэродинамических теплофизических характеристик на формирование условий комфорта в современных морфотипах городской застройки.

Положения, выносимые на защиту:

1. Сформированная база данных метеорологических параметров на основе данных с федеральных и региональных постов наблюдения, разработанная в специализированной подпрограмме Navicat Premium;

2. Комплексная методика многоэтапного расчета условий формирования пешеходного комфорта через систему температурных и сезонных биоклиматических индексов в программном комплексе Lampyre;

3. Результаты диагностики текущего состояния комфортности внешней городской среды Красноярска на основе данных станций наблюдений и натурных данных;

4. Результаты лабораторного эксперимента обтекания модельных объектов (куб/параллелепипед/модели микрорайона) на аэродинамическом стенде;

5. Результаты верификации микромасштабной метеорологической модели прогнозирования атмосферы на тестовых задачах зарубежных исследований и собственного лабораторного эксперимента;

6. Результаты исследования пешеходного уровня комфорта в реальных морфотипах г. Красноярска.

Обоснованность и достоверность результатов, полученных в ходе выполнения научно-исследовательских работ, основана на строгом математическом описании, применяемых численных алгоритмов, которые неоднократно были верифицированы на данных физического эксперимента и других численных тестовых задач, выполняемых другими авторами.

Личный вклад автора заключается в разработке плана исследования и постановке задач на всех этапах работы, которые выполнялись автором совместно с научным руководителем. Выполнен обзор нормативной базы критериев пешеходного комфорта; осуществлён сбор и анализ метеорологических параметров, разработана база данных, а также методика их задания в численную модель. Оценка комфортности городской среды через систему биоклиматических критериев, постановка задачи и интерпретация полученных результатов в ходе физического эксперимента под специфику темы исследования, а также верификация и апробирование численной модели выполнена непосредственно соискателем. Обсуждение полученных результатов, подготовка публикаций по теме диссертации выполнялись совместно с научным руководителем и соавторами.

Апробация работы: Все результаты, которые выносятся на защиту, являются математически достоверными факторами. Они были опубликованы в рецензируемых журналах, а их доказательства неоднократно проверялись специалистами в той области, к которой эти результаты относятся. Результаты диссертации обсуждались на следующих международных и всероссийских конференциях: Всероссийская конференция студентов-физиков и молодых ученых «ВНКСФ-24», 31.03-07.05 2018 гг. г. Томск; VII Международный симпозиум «Актуальные проблемы компьютерного моделирования конструкций и сооружений, 01.07-8.07. 2018 гг., г. Новосибирск. 3. Всероссийская научная конференция с международным участием «XI Семинар ВУЗов по теплофизике и энергетике», 21.10-23.10.2019 гг., г. Санкт-Петербург;

Международная конференция «Проспект Свободный-2020», 20.04.-18.05.2020 гг., г. Красноярск; V Всероссийская конференция «Теплофизика и физическая гидродинамика» с элементами школы молодых учёных, 13.09-20.09.2020 гг., г. Ялта; Всероссийская конференция с элементами научной школы для молодых учёных «XXXVI Сибирский теплофизический семинар», 5.107.10.2020 гг., г. Новосибирск; VII Всероссийская конференция «Безопасность и мониторинг природных и техногенных систем», 5.10-9.10. 2020 гг., г. Кемерово; XVI Всероссийская школа-конференция молодых учёных с международным участием «Актуальные вопросы теплофизики и физической гидрогазодинамики», 24.11-27.11.2020 гг.; VI Всероссийская научна конференция «Теплофизика и физическая гидродинамика», научная молодежная школа Теплофизика и физическая гидродинамика: современные вызовы (ТФГСВ2021), 22.08-29.08.2021 гг., г. Севастополь; IV Международная научно-практическая конференция «Город, пригодный для жизни», 11.11-12.11 2021 гг., г. Красноярск.

Публикации:

По теме диссертации опубликовано в 10 статьях (входящих в перечень ВАК РФ), из них 2 в российских рецензируемых журналах и 9 в зарубежных рецензируемых журналах, индексируемых Web of Science или Scopus, а также в 15 тезисах доклада на международных и всероссийских конференциях, индексируемых в базе РИНЦ.

Структура и объём диссертации:

Диссертация состоит из введения, четырёх глав, заключения, списка литературы. Объём диссертации составляет 149 страниц, включая 102 рисунков и 9 таблиц. Библиография состоит из 175 наименований и 3 приложения.

Содержание работы:

Во введении раскрыта актуальность диссертационного исследования, которая выражена в потребности детального изучения механизмов формирования окружающей обстановки с учётом различных специфических особенностей изучаемого города. Сформулированы цели и задачи научной работы, а также аргументирована научная новизна и определена теоретическая и методическая основа исследования.

В первой главе представлен обзор текущего состояния современных мегаполисов. Выражена проблематика отсутствия достаточного уровня пешеходного комфорта в условиях городской застройки на примере г. Красноярска. Рассмотрены общепринятые стандарты для оценки внешней среды городского пространства, а также приведён обзор современных методов исследования пешеходного уровня комфорта.

Во второй главе рассматривается методологическая основа формирования условий пешеходного комфорта в результате взаимодействия природно-климатических фактов с

городской застройкой. Описана разработка базы данных метеорологических параметров, а также представлена их обработка и анализ. Продемонстрирована методика многоэтапного расчёта оценок комфорта городской среды, а также результаты биоклиматической диагностики внешней среды г. Красноярска. Представлены методы и подходы, используемые при проведении физического моделирования обтекания ветровым потоком зданий разной высоты, их тандемного расположения, а также модели микрорайона со сложной структурой. Описаны результаты, получаемые в ходе проведения экспериментальных исследований.

В третьей главе подробно описана микромасштабная численная модель прогнозирования атмосферы и пешеходного уровня комфорта и используемые численные методы. Представлены результаты верификации рассматриваемой модели на основе данных собственного эксперимента и зарубежных тестовых исследований.

В четвертой главе представлены результаты численного исследования условий формирования пешеходного уровня комфорта на примере микрорайонов г. Красноярска, выполнена комплексная оценка внешней среды через систему температурных и сезонных биоклиматических индексов, а также определена степень влияния аэродинамических и теплофизических характеристик на изменения внешней среды городской застройки.

В заключении отображены основные выводы диссертационного исследования, сформированные на основании полученных результатов.

Автор выражает благодарность своему научному руководителю кандидату технических наук Дектереву А. А. за помощь в постановке задач диссертационного исследования. Дектереву Д. А. и Лобасову А. С. за помощь в организации и проведении экспериментальных исследований. Литвинцеву К.Ю. и Филимонову С.А. за полезные советы при выполнении численного моделирования.

ГЛАВА 1. АНАЛИЗ СОВРЕМЕННОГО СОСТОЯНИЯ ИССЛЕДОВАНИЙ ПЕШЕХОДНОГО КОМФОРТА В УСЛОВИЯХ ЗАСТРОЙКИ

Город является крупным населённым пунктом, деятельность которого направлена на индустриальное развитие. Как правило, уровень жизни в городах значительно выше, чем в сельских местностях. В связи с этим происходит процесс стекания жителей с близлежащих мест в город, что приводит к глобальной урбанизации, и в результате этого происходит формирование крупных мегаполисов (рисунок 1.1) [5-6].

п 4500

■ai

§ 4000

S 3500

н 3000

X

1 2500

Ф

| 2000

£ 1500

I 1000

| 500

V О

Рисунок 1.1 - Тенденция роста численности городского населения в мире в хронологическом порядке [6]

Интенсивный рост численности городского населения приводит к разрастанию городских территорий посредством нового строительства. Параллельно происходит и активное развитие инфраструктуры города. В совокупности, все элементы городской среды совместно с факторами окружающей природной среды (ОПС) должны формировать безопасные и благоприятные условия в зоне пребывания людей. К сожалению, мировая статистика говорит об обратном. По данным Всемирной организации здравоохранения (ВОЗ) главная угроза для здоровья человека в современных городах - загрязнённый воздух в приземном слое атмосферы (ПСА). Практически 80% жителей дышат грязным воздухом, что приводит к смерти около 7 млн. человек в год [7]. Согласно рейтингу по качеству воздуха IQAir1, самым грязным городом в мире на период 2020г. был Hotan (China), в России же самыми грязными городами являются Каменск-Шахтинский (Ростовская область), Красноярск, Магнитогорск, Тольятти и Москва [8]. В связи с этим для г. Красноярска являются весьма актуальными проблемы, связанные с экологически неблагоприятными, дискомфортными условиями. На основании этого решение данных проблем

1 AQI - air quality index (Canada) - индекс качества воздуха (Канада).

является приоритетным для административных структур края, а их исследование - актуальным научным направлением.

1.1 Современные проблемы архитектурно-градостроительного планирования

города Красноярска

На протяжении длительного времени, уровень загрязнения г. Красноярска характеризуется как «очень высокий» и «высокий», комплексный индекс загрязнения атмосферы варьируется в пределах ИЗА52 =13^14 (рисунок 1.2), в то время как стандартный индекс в зимний период достигает значения СИ3= 15^30 (рисунок 1.3), что оценивается как 4 категория уровня загрязнения - очень высокий, для которой характерны значения СИ>10 [9-12].

Период пай молений, год

Рисунок1.2 - Уровень загрязнения атмосферного воздуха г. Красноярска по результатам наблюдений ФГБУ «Среднесибирское УГМС» [9-12]

Период наблюдений,

Рисунок 1.3 - Годовой ход стандартного индекса загрязнения атмосферы

г. Красноярска [9-12]

2 ИЗА - комплексный индекс загрязнения атмосферы, учитывающий несколько примесей, представляющий собой сумму концентраций выбранных загрязняющих веществ в долях ПДК.

3 СИ (стандартный индекс) - наибольшая измеренная концентрация примеси, делённая на ПДКмр. и НП - наибольшая повторяемость превышения разовыми концентрациями примеси ПДК (выражается в %).

Формированию данных условий способствует множество различных факторов. Особое внимание необходимо уделить географическому положению города: Красноярск расположен в долине реки Енисей, и находится на стыке Западно-Сибирской равнины, Средне-Сибирского плоскогорья и Алтае-Саянской горной зоны [13]. Река делит город на левобережную и правобережную часть. Левобережная часть состоит из четырёх районов: Центрального, Октябрьского, Железнодорожного и Советского. Правобережная часть состоит из трёх районов - Свердловского, Кировского и Ленинского (рисунок 1.4а) [14].

а)

б)

III терраса (30 м) | IV терраса (45-55 м) [ V терраса (60-70 м) | VI терраса (100 м) Н vn терраса (130-140 м) I vni терраса (150-200 м) | Свыше 360 м

Рисунок 1.4 - Карта-схема административных районов г. Красноярска (а) и

топология местности (б)

Топология расположения районов указывает на то, что центральная часть города, а также часть Октябрьского, Железнодорожного района находится в низине. При этом, юго-западная часть Октябрьского района находится на Саянском хребте. Советский и большая часть Октябрьского района - на холмах, Свердловский район - на границе заповедника столбы в предгорье Восточного Саяна (рисунок 1.4б).

Расположение города в котловине приводит к снижению перемешивания воздушных масс. Образуются области со слабым воздухообменом, что приводит к ослаблению процессов рассеивания загрязняющих веществ в тропосфере Земли и способствует их активной аккумуляции в приземном слое атмосферы города. Особенно данное явление обостряется под влиянием антициклона, характеризующегося аномально низкими температурами и слабым ветром. Именно зимой наиболее часто объявляется режим НМУ4 (рисунок 1.5) [15]. Возникают такие метеорологические условия, при которых происходит снижение процесса рассеивания загрязняющих веществ. В городе наблюдается высокий уровень загрязнения воздуха в ПСА и фиксируются критические значения по загрязняющим веществам. Частично это обусловлено тем, что к постоянным источникам загрязнения (выбросы с промышленных предприятий и автомобильные выбросы) добавляются сезонные, связанные с отоплением домов в частном секторе города и в пригороде Красноярска. Наличие незамерзающей реки в зимний период приводит к возникновению значительного градиента температур между поверхностью воды и окружающим воздухом. Это способствует формированию крупного источника тепла в городе, который совместно с загрязняющими веществами формирует смог над городом [16]. Данное явление получило название как режим «Чёрного неба»5.

Список литературы диссертационного исследования кандидат наук Мешкова Виктория Дмитриевна, 2023 год

- -

Точки измерения ■ П1 ■ П2 вПЗ

Рисунок 2.17 - Результаты локальных измерений в контрольных точках метеорологического

параметра - температура

Представленный анализ натурных замеров концентраций и метеорологических параметров отображает существующее в момент времени состояние микроклимата среды в точке контроля.

Стоит отметить, что значения концентраций по веществам, наблюдаемых в застройке многоэтажного строительства (точки контроля 8,9) оказываются ниже, чем в современных микрорайонах. Также в рассматриваемых точках наблюдается равномерное движение потока воздуха, так как не было зафиксировано сильных скачков в значениях по отношению к значениям в других местах (точки контроля 1,2,4,10). Возможно, это связано с оптимальным расположением зданий по отношению друг к другу и самого микрорайона по отношению к господствующему потоку ветра в городе, т.е. наблюдается хороший аэрационный режим.

В зависимости от увеличения этажности в застройке наблюдается увеличение скорости, появляются пиковые значения, что обусловлено поведением потока воздуха в результате обтекания высотных зданий, появляются эффекты зажатия потока, которые приводят к его ускорению и формированию крупномасштабной завихренности потока.

2.2 Методика использования метеорологических параметров при расчёте биоклиматических критериев для оценки комфортности городской среды

Климатические параметры формируют погодные условия окружающей среды. В результате взаимодействия метеорологических факторов с городом, происходит изменение внешнего климата. В городской среде формируется микроклимат уже с учётом косвенно связанных явлений с погодой, таких как дополнительные источники антропогенного тепла, выбросы загрязняющих веществ, а также изменение аэрационного режима. Вследствие этого возникает потребность в оценке складываемых условий для определения степени их влияния на организм человека.

Оценка степени влияния одного параметра без учета остальных, не является корректной, так как не позволит отобразить в полной мере действительность. Попытки связать наибольшее число факторов окружающей среды поспособствовало разработке различных биоклиматических критериев, которые направлены на исследование влияния теплоощущения с учетом ветра, влажности, температуры, и выражаются через ряд температурных индексов (см. г. 1, р. 1.2). В связи с этим в основу методики расчёта для диагностики среды г. Красноярска легли уравнения температурных и сезонных индексов, которые представлены в таблице 2.2. Данный подход позволит определить уровень внешнего комфорта через систему биоклиматических критериев.

Таблица 2.2 - Температурные и сезонные индексы для диагностики внешней городской

среды

Температурные Эффективная температура (Э^ оС) [49]:

индксы ЭТ = t - 0,4- (t - 10) • (l - -Q (2.1)

t -температура, оС;

/ - относительная

влажность, %; , , _, . . „

„ ^„«^х Эквивалентно-эффективная температура, Б.А. Айзенштата

и скорость ветра,

м/с; (ЭЭТ, оС) [55]:

ЭЭТ = t • [1 - 0,003 • (100 - /)] - 0,38v0 59 • [(36,6 - t) +

0,622 • (v - 1)] + [(0,0015v + 0,008) • (36,6 - t) - 0,0167] •

(100 - /) (2.2)

Радиационно-эквивалентно-эффективная температура, Е.Г.

Головиной, В.И. Русанова (РЭЭТ, оС) [45]:

РЭЭТ = 0,83 • ЭЭТ + 12 (2.3)

Нормально-эффективная температура воздуха, И.В. Бутьевой

(НЭЭТ,оС) [56]:

НЭЭТ = 0,83 • ЭЭТ + 7 (2.4)

Биологически активная температура воздуха, Е.В. Циценко

(БАТ, оС) [45]:

БАТ=0,8- НЭЭТ+9 (2.5)

Сезонные индексы

Индекс ветрового охлаждения Сайпла-Пассела (ЖС^, ккал/м2 • ч) [53]:

№С!5 = (10,45 + 10^0,5 - V) • (33 - 0 (2.6)

е (Е) —упругость водяного пара, гПа

(2.6)

Индекс ветрового (влажного) охлаждения, М. Хилла (ШС1к, Вт/м2) [45]:

= Яс + (0,085 + 0,102у°'3) • (61,1 — е)0'75

Индекс ветровго охлаждения (Яс):

Яс = (0,13 + V0'5) • (36,6 — О

(2.7)

Индекс жесткости погоды С. Бодману (Б) [54]: 5 = (1 — 0,04 • 0 • (1 + 0,272 • V)

(2.8)

Эффективная температура (ЭТ) позволяет определить теплоощущение, испытываемое человеком в результате совместного воздействия комплекса метеоданных (температуры и влажности). Эквивалентно-эффективная температура (ЭЭТ), учитывает ещё и ветровой фактор воздействия. Оценить влияние солнечной радиации на общее теплоощущение возможно с помощью радиационно-эквивалентно-эффективной температуры (РЭЭТ). Данные показатели рассматривают восприятие среды человеком, когда он полностью одет, в то время как нормальная эквивалентно-эффективная температура (НЭЭТ) определяет комфортность теплоощущения одетого по пояс человека. Биологически активная температура учитывает комплексное воздействие и связывает между собой ЭЭТ и НЭЭТ, что позволяет оценить воздействие температуры, влажности, скорости ветра, суммарную и длинноволновую радиацию. Сезонные индексы позволяют оценить суровость и континентальность климата, так как они учитывают воздействие тепловой радиации на открытые участки тела, а также ветровое воздействие, что в совокупности будет являться объективной оценкой теплоощущения в плане оценки дискомфортности холодового периода. Критерии комфорта и нагрузок, испытываемые человеком, в зависимости от значения температур приведены в таблице 2.3.

Таблица 2.3 - Теплоощущения человека и испытываемая им нагрузка от внешней среды

[45, 49, 56-57]

Интервал, ЭТ; ЭЭТ Интервал, Т РЭЭТ Интервал, Т НЭЭТ Интервал, Т БАТ

> +30 х х х х х х

+30.. .+24 х х >+22 х > +23,9 х

+24...+18 +32.+27 +22...+17 +23,9.. .+21

+18...+12 +27.+21 +20,9.. .+10

+12...+6 +21.+17 +16...+8 +9,9.+6

+6.0 +17...+12 <+8 <+6

0.-12 х х х х х х

-12.-24 +7.+2 х х х х

-24.-30 +2.-3 Щ х х х х

< -30 жарко, -3.-8 овая нагру х х х х

Очень сильная тепл 'зка, дискомфортные условия 1

Жарко, сильная нагрузка, условный дискомфорт

Тепло, нагрузка комфортная, комфортные условия

Умерено тепло, нагрузка комфортная, условный комфорт

Прохладно, условный комфорт

Умерено прохладно, условный комфорт

Холодно, умеренная нагрузка, условия дискомфорта

Л 1

Очень холодно, сильная нагрузка, дискомфорт

Крайне холодно, очень сильная нагрузка, экстремальный дискомфорт

Крайне холодно, чрезвычайно высокая угроза обморожения, экстремальные дискомфорт

Для оценки суровости погоды по шкале Сайпла-Пассела необходимо ориентироваться на следующие критерии: жара (ЖС/я <50); очень холодно (50 < ЖС/я > 1000); невыносимо холодно (1000 < ЖШ > 2500) [53].

Критерии ветрового (влажного) охлаждения по Хиллу оцениваются согласно следующим критериям: очень дискомфортные условия (ЖС/Л > 90); дискомфортные условия (71 < ЖС/Л > 90); относительно дискомфортные (51 < ЖС/Л > 70); относительно комфортные (31 < ЖС/Л > 50); умеренно комфортные (11 < ЖС/Л > 30); комфортные условия (ЖС/Л < 10) [45].

Для характеристики зимнего периода, согласно балльной системы Бодмана уровень «суровости» определяется по следующей классификации: - несуровая(0 < 5 > 1); мягкая (1 < 5 > 2); мало-суровая (2 < 5 > 3); умеренно-суровая (3 < 5 > 4); суровая(4 < 5 > 5); 5-6 -жёстко суровая (5 < 5 > 6); крайне суровая (5 > 6) [54].

Методика расчёта биоклиматических критериев была реализована в программном продукте Lampyre [138], позволяющем выполнять систематизацию и обработку различного рода данных (рисунок 2.18).

Алгоритм применения методики оценки уровня пешеходного комфорта представлен

ниже:

Первый этап заключается в сборе и систематизации данных метеорологических параметров, приоритетных загрязняющих веществ с различных источников их фиксации в разработанную базу данных (г. 2, п. 2.1);

На втором этапе выполняется анализ собранных данных метеорологических параметров и определение начальных и граничных условий, таких как: температура (t), скорость (v), влажность (/), на основании которых будет осуществляться оценка и прогнозирование условий комфорта.

Третий этап подразумевает выполнение численных расчётов, которые выполняются в программном продукте Lampyre на основе представленных уравнений в таблице 2.2. Данные температурные и сезонные индексы были прописаны в script-файле на языке программирования Python (рисунок 2.18).

Результаты расчета

Запуск запросов

nJ

1,2 61,5 -12,03 -17,35 992,04 0,9 65,1 -Я,?1 -12,06 341,43

55,45 1,8 (февраль)

Рисунок 2.18 - Адаптированная методика расчёта температурных и сезонных индексов для г. Красноярска (на примере станций АПН за 2018 года)

На четвёртом этапе необходимо выполнить интерпретацию полученных численных значений, согласно рассматриваемым критериям (таблица 2.3) и описать складываемые условия внешней среды, и как она воспринимается человеком.

Результаты реализации методики для г. Красноярска

Анализ обработки массива метеорологических показателей осуществлялся за трёхлетний период времени (2018-2020).

Индекс ЭЭТ показал, что в г. Красноярке зимний период времени характеризуется как «холодный» и «очень холодный» уровень комфорта. Формирование данных условий вызвано приходом Сибирского антициклона, в области которого наблюдаются нисходящие потоки воздуха, которые формируют высокое давление и понижают температуру вблизи поверхности Земли. Значительное снижение температур в окружающей среде приводит к появлению туманов испарения над незамерзающей р. Енисей, что способствует увеличению влажности воздуха.

С приходом весеннего периода наблюдется изменение температуры в область положительных значений с параллельным снижением влажности, что приводит к формированию «очень прохладного» и «умеренно прохладного» уровня комфорта.

Летний период времени находится в пределах «умеренного тепла». Повышение индекса ЭЭТ вызвано повышением температур, которое происходит за счёт интенсивного прогрева поверхности Земли в результате солнечной радиации, также приводит к усилению процессов испарения и транспирации, сопровождающиеся появлением высоких значений влажности.

Рассматривая температурный индекс по данным федерального уровня, то можно увидеть отклонения показателя на 2-7 градусов. За городом температура ниже. Особенно меняется поведение индекса в зимний период. В январе-феврале показатель ЭЭТ характеризуется как «очень холодный», возникает сильная угроза обморожения. Данное отклонение скорее всего вызвано перепадом температур между пригородной территорией и городом вследствие формирования городского «острова тепла» за счёт активного движения автомобильного транспорта, работы котельных предприятий и тепловых электростанций; происходит выделение тепла в результате сгорания топлива (рисунок 2.19).

Рисунок 2.19 - Эквивалентно-эффективная температура, Б.А. Айзенштата, (ЭЭТ, оС)

Индекс ЭЭТ на протяжении всего года колеблется в пределах нормы, условия среды являются «комфортными». Если рассматривать ЭЭТ по выборочным дням, когда средние значения в холодный период выше -30...-35°С, высокий уровень влажности и при средней скорости ветра около 2,5 м/с, складываются «крайне дискомфортные» условия пребывания на открытом пространстве, возникает вероятность угрозы обморожения. При рассмотрении в индивидуальном порядке несколько летних дней, где температура воздуха окружающей среды прогревается до +30.. ,+32°С, возникает сильная тепловая нагрузка.

Стоит обратить внимание, что данный показатель сильно меняется в своих значениях от места расположения станции наблюдения, так как зависит от скорости ветра. В один и тот же временной интервал скорость ветра на АПН варьируется от 0 до 6 м/с. Скачок значений обусловлен местом расположения станций. Некоторые станции находятся в практически замкнутых дворах, где отсутствует естественное продувание (например, АПН Ветлужанка). А такие станции как АПН Красноярск-Северный, Красноярск-Солнечный показывают значения скоростей выше, чем остальные станции по городу, так как возможно находятся в зоне ускорения ветрового потока.

Радиационная эквивалентно-эффективная температура (РЭЭТ) в течение рассматриваемого периода варьируется от уровня «комфорта» до «субкомфорта».

Согласно расчётам индекса суровости погоды по Бодману, в Красноярске наблюдается преимущественно малосуровая зима (рисунок 2.20). Умеренно суровые погодные условия встречаются реже. В то время в пригородной части фиксируются преимущественно умеренно суровые дискомфортные условия, а в дни максимальных минимумов формируются крайне дискомфортные, опасные условия.

2,7

погод

-(и

декабрь кннзрь февраль

Рисунок 2.20 - Индекс суровости погодных условий (Б, балл)

Индекс Сайпла-Пассела в городе варьируется в пределах 1000-1200 (очень холодные условия); в пригородной части данный индекс может достигать значения от 1300-1550, что характерно для жестко-холодных условий.

2.3 Экспериментальные исследования взаимодействия ветрового потока с модельными объектами городской застройки

Важный вопрос любого численного исследования - это оценка адекватности численных прогнозов. Процесс верификации включает в себя вычислительные и физические аспекты, которые позволяют оценить, насколько качественно реализуется математическая модель, чтобы определить достоверность полученных результатов. Как правило, это осуществляется сопоставлением результатов моделирования с натурными и/или экспериментальными данными.

Использование данных физических экспериментов из литературных источников имеют ряд недостатков, которые, в первую очередь, связаны с неполноценностью информации о проведении самого эксперимента. Как правило, в открытом доступе предоставляются данные по входному профилю и результаты, полученные в ходе эксперимента, которые тоже ограничены. В результате воспроизведения тестовых экспериментов численным методом могут возникнуть некорректности, которые, возможно, могут быть связанны с отсутствием знаний в специфики проведения эксперимента.

В связи с вышесказанным, в рамках диссертационного исследования выполнялось собственное физическое моделирование обтекания зданий разной высоты, их тандема и модели микрорайона на аэродинамическом стенде. В ходе проведения эксперимента были получены качественные и количественные значения аэродинамических характеристик с помощью современного метода оптической визуализации PIV (Particle Image Velocimetry). Полученные результаты исследования послужили основой для выполнения верификационных исследований для разработанной численной модели.

Описание экспериментальных подходов и оборудования

Для исследования аэродинамики обтекания моделей домов и районов было проведено физическое моделирование, основанное на оптических методах диагностики течений. Ниже представлено описание используемого оборудования, а также основных принципов и подходов.

Центральным узлом формирования воздушного потока является пяти-лопастной ротор c возможностью управления скоростью формируемого потока от 0 до 20 м/с и его направлением. Характерной особенностью течения, сформированного ротором, является отсутствие тангенциальной компоненты скорости, т.е. формируется незакрученная струя, направленная от ротора. Частота пульсаций скорости обуславливается лопастной частотой ротора (пятикратная частота вращения ротора), а их амплитуда не превышает 20%.

Рабочий участок по бокам ограничен щитами со стенками из прозрачного оргстекла, необходимыми для применения оптических методов исследования. Ширина рабочего участка составляет 0,7 м, длина 2,5 м (рисунок 2.21).

Рисунок 2.21 - Система формирования равномерного воздушного потока с переходом на

рабочий участок (аэродинамический стенд)

С помощью анемометра АМ-70 было проведено исследование поля входящего потока. Для этого в рабочий участок была помещена сетка с ячейкой 50x50 мм и с шагами 100 мм по ширине и 50 мм по высоте рабочего участка, были определены средние скорости потока (рисунок 2.22). Данные измерений в относительных единицах представлены в таблице 2.4, абсолютные скорости отнесены к средней скорости по сечению, составляющей 5 м/с.

Рисунок 2.22 - Фрагмент измерения скорости входящего потока с использованием анемометра

Таблица 2.4- Поле скорости входящего потока в рабочем участке, мм

Координаты Координаты положения точки замера в поперечном сечении рабочего

в участка

вертикальном сечении 100 200 300 400 500 600 700

140 0,84 0,88 1,06 0,96 1,08 0,96 0,74

90 0,86 1,06 1,20 1,20 1,24 1,10 0,94

40 0,90 1,04 1,06 1,10 1,08 0,94 0,78

10 0,42 0,48 0,50 0,50 0,50 0,44 0,40

0 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00

Визуализация структур при обтекании отдельных моделей зданий

Визуализация течения при обтекании моделей домов была реализована с использованием непрерывного диодного лазера с длиной волны 450 нм и мощностью 2 Вт с возможностью фокусировки лазерного пятна. Для формирования лазерного ножа использовалась специальная насадка, состоящая из системы цилиндрических и сферических линз, с переменным фокусным расстоянием от 0,5 до 2 метров, позволяющая фокусировать лазерный нож до толщины порядка 1 мм в области измерения. В качестве трассеров в поток были добавлены твёрдые мелкодисперсные частицы талька. Регистрация частиц трассеров, подсвеченных лазерным излучением, осуществлялась с использованием скоростной камеры PCO 1200 hs, позволяющей регистрировать до 650 изображений в секунду с разрешением 1280 на 1024 пикселя. Объём внутренней памяти цифровой камеры обеспечивает возможность регистрировать до 1280 изображений за одну серию записи, что соответствует приближенно двум секундам реального времени. На рисунке 2.23 представлена фотография измерительной системы.

Рисунок 2.23 - Система для скоростной лазерной визуализации

Для отработки экспериментальных методик и верификации расчётных моделей был проведён модельный эксперимент, подобный описанному в работе Soo-Jin Park, Jae-Jin Kim et. al. 2019 года [139].

Цель научного исследования заключалась в определении характерных зон, образуемых в результате обтекания потоком воздуха модельных объектов, имитирующих внешне здания разной высоты с плоской кровлей:

• куб HxLxB;

• параллелепипед 2HxLxB,

где H=L=B - высота, ширина, длина, соответственно, и равны 50 мм.

Рассмотрены варианты их одиночного и тандемного размещения. Объекты располагались друг от друга на расстоянии l=H. Модели изготовлены из оптически прозрачного оргстекла

(рисунок 2.24) для возможности сквозной засветки лазерным ножом. Грани, расположенные со стороны наблюдения камеры, закрашиваются непрозрачной краской для уменьшения источников бликов.

Рисунок 2.24 - Исследуемые объекты

Скорость набегающего потока составляла 5 м/с (соответствующее число Рейнольдса Re = 1,55-104 при характерном размере, равном высоте меньшей модели Ц).

Результаты эксперимента приведены в виде визуализации турбулентных течений с помощью талька (рисунки 2.25-2.28). Выбор данного вещества обусловлен его физическими свойствами, так как из-за малого размера и низкой плотности (2,58-2,83 г/см3), частицы талька не вносят дополнительных возмущений в поток и позволяют наглядно продемонстрировать структуру течения.

продольное сечение

поперечное сечение (1,5Н) Рисунок 2.25 - Визуализация поведения ветрового потока при обтекании куба (HxLxB)

продольное сечение

поперечное сечение (1,5Н)

Рисунок 2.26 - Визуализация поведения ветрового потока при обтекании параллелепипеда

(HxLx 2B)

продольное сечение

поперечное сечение (1,5Н)

Рисунок 2.27 - Визуализация поведения ветрового потока тандема объектов

(параллелепипед/куб)

продольное сечение

поперечное сечение (1,5^

Рисунок 2.28 - Визуализация поведения ветрового потока при обтекании тандема объектов

(куб/параллелепипед)

Используемый подход для визуализации течения, позволяет отследить динамику изменения турбулентного потока, а также качественно увидеть формирование областей с разными скоростными режимами. В ходе проведения наблюдений было установлено, что поведение ветрового потока характеризуется сложной вихревой структурой и носит постоянный колебательный характер. С течением времени было зафиксировано, что, при визуальном осмотре обтекания, наблюдается практически симметричное поведение потока, основные асимметрии возникают в результате специфики работы лопастного ротора и внешних факторов.

Анализируя картины течения физического эксперимента можно выделить характерные зоны, которые формируются в результате обтекания объектов исследования вне зависимости от их высоты и взаимного расположения.

Рассматривая обтекание одиночного куба наблюдается подпирание ветрового потока во фронтальной части, вследствие сталкивания с плохообтекаемым объектом. Формируется сложное трёхмерное течение, которое состоит из нескольких вихревых структур. Непосредственно в центральной фронтальной части куба образуются потоки с обратным движением по отношению к входному течению, а часть продолжает дальнейшее движение вверх по кубу и начинает обтекать верхнюю грань, что приводит к срыву вихря, который начинает взаимодействовать с входным потоком, тем самым способствуя формированию локальной зоны интенсивного движения над объектом. Стоит отметить, что в поперечном сечении на высоте1,5H влияние данного эффекта уже не ощущается, так как наблюдается равномерное движение потока. В результате обтекания с боковых граней происходит срыв вихрей, приводящий к образованию угловых эффектов, которые сопровождаются увеличением скоростей. С подветренной стороны наблюдается формирование рециркуляционной зоны со значительным падением скорости потока. Прослеживается слабая динамика движения частиц-трассеров. Идентичные эффекты наблюдаются и при обтекании параллелепипеда. Но, стоит отметить, в силу разности высот, характерные зоны имеют отличительные особенности как в скоростном режиме, так и в их размере формирования.

Визуальные наблюдения обтекания модельных объектов (куб/параллелепипед) показали, что с наветренной стороны у верхней грани куба формируются сложные нестационарные вихревые течения, которые, в результате отрыва, поднимаются на высоту параллелепипеда (зона 1). Происходит раздвоение потока, верхняя часть начинает взаимодействовать с отрывным течением с параллелепипеда, и объединяется с ним (зона 2). Вторая часть потока ударяется об объект и продолжает дальнейшее движение уже в противоположном направлении. Между рассматриваемыми объектами формируется устойчивая циркуляционная зона с движением потока по часовой стрелке, для которой характерны низкие скорости (зона 3). За высотным объектом образуется аэродинамическая тень (зона 4), которая также приводит к зацикливанию движения потока (рисунки 2.29).

Рисунок 2.29 - Визуальное представление формирования характерных скоростных зон в результате обтекания тандема объектов (куб/параллелепипед)

Рассматривая картину течения при ином расположении модельных объектов, наблюдаются изменения в характере формирования основных зон. В результате обтекания параллелепипеда, срывающийся поток с кромки переносит основную массу частиц-трассеров на большую высоту (2а). В зоне между объектами формируется область с низкими скоростями, так как попадает в область аэродинамической тени параллелепипеда и дальнейшее движение течения ограничивается кубом (4а). Стоит отметить, что трёхмерные отрывные течения с высотного объекта начинают взаимодействовать с отрывным течением с малого объекта, что приводит к увеличению скорости потока (зона 1а). За счёт этого формируется течение с более интенсивным вертикальным движением, что способствует выносу трассеров за объект дальше, а также приводит к формированию слабой рециркуляционной зоны, с минимальным количеством частиц за кубом (зона 3 а) (рисунки 2.30).

Рисунок 2.30 - Визуальное представление формирования характерных скоростных зон в результате обтекания тандема объектов (параллелепипед/куб)

Визуализация структур при обтекании отдельных моделей зданий с помощью оптического метода Particle Image Velocimetry

Количественная диагностика структуры течения осуществлялась с использованием Particle Image Velocimetry (PIV) системы. Для освещения трассеров (частицы талька) в потоке был использован двухканальный скоростной импульсный Nd:YLF лазер Pegasus, New Wave Research (до 10 мДж в импульсе на длине волны 527 нм при частоте следования импульсов 2000 Гц), Формирование лазерного ножа осуществлялось специальным оптическим объективом, состоящим из набора сферических и цилиндрических линз. Регистрация трассерных изображений выполнялась с использованием скоростной цифровой камеры PCO 1200HS. Камера оснащена объективами SIGMA 35 mm и 50 mm и установлена на штативную головку Manfrotto 410 с механизмом точного позиционирования по трём направлениям. Для синхронизации скоростного лазера со скоростной камерой был использован высокоточный генератор импульсов (рисунок 2.31).

Скоростной лазер Pegasus

Скоростная камера PCO 1200Ш

о о о

о а ■ с, о и

Высокоточный генератор импульсов

Рисунок 2.31 - Экспериментальное оборудование, необходимое для реализации PIV-

метода

Принципиальная схема PIV системы представлена на рисунке 2.32. Пример получаемого кадра (один из пары) приведен на рисунке 2.33.

Рисунок 2.32 - Принципиальная схема работы PIV системы [140]

Рисунок 2.33 - Пример изображения, фиксируемого камерой

Из зарегистрированных распределений трассеров вычитается фоновый сигнал. По всей серии изображений осредняется яркость в каждом пикселе, для увеличения сигнала/шума. С использованием итерационного кросскорреляционного алгоритма с нецелым смещением и деформацией окон опроса между итерациями вычисляется поле скорости. Конечный размер окна опроса составил 16*16 пикселей. Алгоритм имеет возможность задавать уровень перекрытия между соседними окнами опроса. Уровень перекрытия был установлен на значении 50 %. Алгоритм так же учитывает количество частиц в окне опроса: если их число не превышает пяти, то в данной области вектор скорости не рассчитывается.

Перед исследованием аэродинамики было произведено определение поля скорости набегающего потока. Как видно на рисунке 2.34 поле имеет достаточно равномерный профиль. Профиль, полученный с помощью PIV-метода, согласуется с полем входящего потока, который был определён с помощью анемометра (таблица 2.4).

Рисунок 2.34 - Поле скорости потока без исследуемого объекта

На рисунках 2.35-2.38 представлены осреднённые по 500 парам кадров поля скорости и её пульсации.

Рисунок 2.35 - Поле скорости и её пульсации. Одиночное расположение, параллелепипед

(HxLxB), продольное сечение

Рисунок 2.36 - Поле скорости и её пульсации. Одиночное расположение, параллелепипед

(HxLx2B), поперечное сечение на высоте 0,5H

Анализ результатов, полученных с помощью рассматриваемых методов исследования, демонстрирует идентичные картины поведения турбулентного потока. Полученные качественные и количественные данные по продольной компоненте позволили наглядно увидеть образование угловых эффектов. В совокупности, реализуемые подходы демонстрировали схожий характер течения в качественном сопоставлении.

Рисунок 2.37 - Поле скорости и её пульсации. Тандемное расположение, параллелепипед и куб,

продольное сечение.

Рисунок 2.38 - Поле скорости и её пульсации. Тандемное расположение, параллелепипед и куб,

поперечное сечение на высоте 0,5Н.

Полученные результаты позволили детально изучить механизмы взаимодействия отрывных течений с верхних граний объектов. Стоит отметить, что за параллелепипедом формируется аэродинамическая тень длиной 2Н, что соответствует высоте рассматриваемого объекта. В связи с этим куб распологается в зоне низких скоростей.

Продемонстрированные результаты физического эксперимента на упрощённых моделях, показали, что используемые методы и подходы позволяют воспроизводить турбулентное течение ветрового потока в результате обтекания объектов, и получить качественные и количественные результаты исследования, которые в дальнейшем возможно использовать для верефикационных нужд численных моделей. Становится возможным применение данных подходов для анализа сложных комбинаций модельных объектов, имитирующих застройку.

Экспериментальное определение аэродинамики обтекания моделей микрорайона города с

помощью оптического метода PIV

Для исследования аэродинамики района были изготовлены 3Б модели домов из оргстекла с масштабом М1:650, размещены на фотографию района из космоса и установлены в рабочую зону аэродинамического стенда (рисунок 2.39).

Рисунок 2.39 - Модель района города, реализованная из оргстекла

Говоря о комфортной среде для человека, наибольший интерес играет зона, максимально приближенная к земной поверхности. Однако уменьшение сечения лазерным ножом приводит к сильной засветке поверхности земли рассеянным лазерным излучением, это влечёт за собой засветку определенных зон снимка и потерю информации в этих областях. В связи с этим для исследования аэродинамики с помощью Р1У было выбрано сечение на высоте 10 мм.

На рисунках 2.40-2.43 приведены картины течения в жилом микрорайоне при разном расположении входного потока по отношению к микрорайону.

Рисунок 2.40 - Поле скорости и её пульсаций. Положение района 00

Рисунок 2.41 - Поле скорости и её пульсаций. Положение района 900

Рисунок 2.42 - Поле скорости и пульсаций давления. Положение района 180о

Рисунок 2.43 - Поле скорости и ей пульсаций. Положение района 270о

Анализируя поля скоростей рассматриваемой модели микрорайона, было выявлено, что, при обтекании, за зданиями формируются устойчивые зоны с низкими скоростями ветра. В силу того, что морфотип застройки имеет г- и п- образный контур, в центральной части наблюдаются скорости ветра, не превышающие 0,5 м/с. Данные условия являются благоприятными для расположения мест отдыха и детских площадок, но требуют исключения возможности нахождения источников выбросов (например, автомобильный транспорт), так как движения воздуха в данной области отсутствует, что приведёт к накоплению загрязняющих веществ. Интенсивное движение воздуха наблюдается в основном в прилегающей области к застройке и в локальных местах срыва вихрей - при обтекании боков зданий. Но фиксируемый скоростной режим находится в пределах нормы. Особое внимание стоит уделить пульсациям, так как они имеют локальный характер и, в местах их проявления человек будет испытывать максимальные неудобства в силу увеличения механического воздействия за счёт хаотичности поведения ветрового потока в результате образования различных вихревых структур.

2.4 Выводы

В ходе выполнения диссертационного исследования была впервые разработана программа по сбору и анализу метеоданных с федеральной сети наблюдения г. Красноярска и разработана организационная структура (база данных), предназначенная для хранения и обработки взаимосвязанной информации с помощью инструмента №vicat Premium.

Была разработана методика многоэтапного расчета биоклиматических критериев комфорта городской среды. На основе анализа данных метеорологических параметров и предложенной методики была впервые выполнена диагностика состояния приземного слоя атмосферы Красноярска через систему биоклиматических критериев.

Отработаны методы и подходы проведения лабораторного физического моделирования обтекания ветровым потоком зданий разной высоты, их тандемного расположения, а также модели микрорайона со сложной структурой. Выявлены закономерности взаимодействия потока с элементами застройки. Продемонстрировано влияние изменения направления входного профиля набегающего потока по отношению к застройке на скоростные области (зоны застоя или локального ускорения потока) в модели микрорайона. Выполнен анализ рассматриваемой территории с точки зрения комфортного пребывания людей и формируемой экологической обстановки.

Получены данные, которые послужили исходным материалом для адаптации расчётной модели.

ГЛАВА 3. МИКРОМАСШТАБНАЯ ЧИСЛЕННАЯ МОДЕЛЬ АТМОСФЕРЫ

ГОРОДСКОЙ СРЕДЫ

На протяжении нескольких десятилетий вычислительная гидродинамика является основным альтернативным инструментом, который даёт возможность решать проблемы, связанные с изучением уровня пешеходного комфорта, а также позволяет прогнозировать качество атмосферного воздуха.

Формирование пешеходного комфорта зависит от многих внешних причин. В совокупности под термином «пешеходный комфорт» подразумеваются условия, которые складываются в результате ветрового и теплового воздействия на человека в зоне его пребывания вне стен зданий/сооружений. Также стоит отметить, что экологическая обстановка является основным фактором в определении уровня комфорта, так как комфортная среда априори должна быть экологически безопасной. В связи с этим, требования к современным численным моделям значительно возрастают, так как они должны корректно воспроизводить аэродинамику течения ветровых потоков, учитывать теплообмен и моделировать процессы рассеивания загрязняющих веществ.

Правильное моделирование поля скорости может быть только в том случае, если адекватно предсказано поведение турбулентных течений. Так как данное поведение и обусловливает динамику загрязняющих веществ. Поэтому необходимо особое внимание уделить методике моделирования турбулентности, а также схеме турбулентного замыкания.

В настоящее время особую популярность для изучения уровня пешеходного комфорта в условиях городской застройки получил метод моделирования турбулентности, базирующийся на осреднённых по времени уравнений Навье-Стокса (Reynolds-Averaged Navier-Stokes, RANS). Именно данный подход был применён далее в исследованиях.

В рассматриваемой главе изложен используемый численный алгоритм, подробно описана микромасштабная численная модель, которая была реализована в специализированном модуле «SigmaEco» (Приложение В) на базе программного комплекса «SigmaFlow». Представленная микромасштабная численная модель атмосферы была верифицирована на основе данных результатов экспериментальных исследований зарубежных работ и собственного эксперимента (р. 2, п. 2.3) на предмет её адекватного представления физических процессов как в модельной постановке, так и в условиях реального городского масштаба.

Также в разработанный программный модуль были интегрированы уравнения температурных и сезонных биоклиматических индексов (см. р 2, п. 2.2, таблица 2.2), с помощью которых осуществлялась оценка формирования условий комфорта в городских микрорайонах.

3.1 Микромасштабная модель

Для описания ветрового потока используется микромасштабная метеорологическая модель, разработанная для изучения процессов, протекающих в атмосфере города [141]. Математическая модель основывается на нестационарных осреднённых по Рейнольдсу уравнениях Навье— Стокса для несжимаемых течений с переменной плотностью и включает себя: уравнение неразрывности:

др + у.(р\] ) = 0 дг у '

уравнение движения:

йи

— = + е '

0егеГ -О

ув +чит)]+У' т,

/ ге/

(3.1)

(3.2)

уравнение сохранения энергии:

Л +

И,Ср

РГ

У0

г /

+

(3.3)

где и - вектор скорости; р - плотность, 0 - потенциальная температура; втв/ и рге/-потенциальная температура и плотность на высоте h в соответствие с начальным и граничным распределением; р - осреднённое давление, д - динамическая вязкость, Т - тензор рейнольдсовых напряжений; Se - дополнительный тепловой источник.

Для корректного расчёта температуры на поверхности реализована модель сопряжённого теплообмена, включающая одномерное уравнение теплопроводности для почвы и стен зданий.

Когда реализуются условия близкие к штилю для получения устойчивого решения в верхней части расчётной области формируется инверсионный слой (выше области городского «острова тепла»), который поддерживает атмосферное распределение температуры и гасит эффекты, связанные с влиянием верхней границы на поле скорости [142].

Для микромасштабной метеорологической модели используется аэродинамическая шероховатость, предложенная в работе [143].

и += -1п к

'у + г ^

йи'

йУ+

к( У^ + г+)

г ~5,

где - z масштаб шероховатости, [м].

1

+

г

Турбулентная вязкость может быть найдена по определению:

dU

ду ,

Выражение для скорости диссипации турбулентной энергии выбирается для обеспечения

~ РСМШ2к

условия И :

(с^к)2 ж+ £ = -----

V йу+ ,

для удельной скорости диссипации:

с/2 к йи+

ю- ^

йу

Тепловой пограничный слой

Характерная температура вводится по значению плотности теплового потока:

Т РСриг соответственно безразмерная температура:

т - т + ± ^

T + =

T

В качестве логарифмической пристеночной функции используется функция, согласованная с динамическим пограничным слоем:

dTL=v rdUL

Tt += Prt U+ dy+ t dy+ , .

Тепловой поток на стенке находится по обычной для процедуры пристеночных функций формуле:

T - Tw y + AT q- = Pcpur-j+- =

Эффективный коэффициент теплопроводности:

_ n AT y+

q- = Df "Ay Df =MC?r

В качестве граничных условий на входе задаются распределение скорости, потенциальная температура и турбулентные характеристики для нейтральной атмосферы (6(h) = const) [144]:

t u* u( z) = — K

In

V v zo y y

(4 U*

z ) =

K • z

k (z) = U

I—7 du

c»kdU

где K = 0,4 - константа Кармана, u* динамическая скорость атмосферного пограничного слоя, константа сц = 0,09.

Модель турбулентности

Моделирование турбулентности нестационарного режима осуществляется с помощью осредненных по Рейнольдсу уравнений Навье-Стокса. Используется RANS-подход. В качестве замыкающих уравнений рассматриваются ряд полуэмпирических RANS моделей, такие как: с использованием гипотезы вихревой вязкости и на основе уравнений переноса для рейнольдсовых напряжений. В качестве основной модели, которая использовалась для разрешения пограничных турбулентных слоев - двухпараметрическая k-ш SST модель [145]. Для учёта действия сил плавучести добавлены соответствующие слагаемые.

Приземный слой атмосферы представляет собой нестационарное течение воздуха с объёмными силами и вынужденной конвекцией, развивающейся в условиях сложного рельефа. Взаимодействие перечисленных факторов приводит к формированию крупных когерентных структур в турбулентном потоке. В рассматриваемых течениях возможно образование крупномасштабных вихревых структур, для которых характерны некие общие закономерности. Для нестационарных длинноволновых структур присуще достаточно долгое время существование в потоке, а также они обладают значительной турбулентной кинетической энергией. Решение нестационарных уравнений Рейнольдса позволят разрешить рассматриваемые вихревые структуры.

Использование вихреразрешающих методов для моделирования турбулентного течения воздуха в условиях городской застройки, в частности метода моделирования крупных вихрей (LES) и тем более метода прямого численного моделирования (DNS), представляется нецелесообразным в виду повышенных требований к сеточной дискретизации и неопределённости граничных условий, априори вносящих большую погрешность, чем URANS модель [96-102].

Кратко представим основные уравнения URANS модели, основанной на SST k-ю модели турбулентности. Тензор турбулентных напряжений моделируется с использованием гипотезы Буссинеска.

При моделировании приземного атмосферного слоя на основе решения нестационарных уравнений Рейнольдса возможно использование относительно грубой конечно-объемной сетки, для которой требуется введение пристеночных функций, но при этом, не предполагающая непосредственное моделирование до стенки. Подразумевается, что используемый метод пристеночной функции моделирования пристеночного слоя описывает поведение течения вблизи стенки. В работе для описания динамического и теплового пристеночного слоя используются смешанные пристеночные функции, основанные на бесшовном объединении стандартных пристеночных функций и асимптотики для вязкого подслоя [146-147].

Перенос мелких частиц

Для моделирования взвешенных частиц используется метод моделирования двухфазного течения, основанный на эйлеровом континуальном представлении несущей газовой фазы и дисперсной фазы твёрдых частиц. Установившиеся или слабо меняющиеся во времени течения снежной взвеси характеризуются малостью динамического времени релаксации частиц по сравнению с гидродинамическим временем. В этом случае полная двухскоростная модель, сводится к модели с квазиравновесной скоростью межфазного скольжения. Такое приближение справедливо для малоинерционных частиц и называется диффузионно-инерционным описанием переноса частиц [148].

Взвешенные частицы рассматриваются сферами с постоянным диаметром и постоянной плотностью. Объёмная концентрация частиц ф характеризует долю объёма занимаемой дисперсной фазой.

В диффузионно-инерционной модели уравнение сохранения массы дисперсной фазы принимает вид конвективно-диффузионного уравнения переноса объёмной концентрации частиц:

где - коэффициент турбулентной вязкости, аф - турбулентное число Шмидта, принимаемое в работе равным 0,9, иг - скорость межфазного скольжения. Уравнение на осредненную скорость частиц сводится к алгебраическому уравнению на скорость межфазного скольжения:

U,. =

т,

80

(pp-P)

Pp

dU

dt

где g - ускорение свободного падения, Тр - время релаксации частиц, рр - плотность частиц. Время динамической релаксации одиночной сферической частицы в безграничном потоке определяется как:

4ppdp

3pCD |Ur

где Cd - коэффициент сопротивления. Коэффициент сопротивления описывается аппроксимациеи Шиллера - НеИмана: CdR) = (24/Rep>(1,0+0,15 Re/687), где относительное число РеИнольдса для дисперсной фазы определяется по своИствам несущей фазы и относительной скорости Rep=p-dp-|Ur|/p,.

В модели отсутствуют следующие факторы и явления: турбофорез, подъемная сила в сдвиговом потоке, межчастичные взаимодействия, влияние частиц на турбулентность, анизотропия турбулентных напряжений, эффект пересечения траекторий.

На поверхности используется граничное условие первого рода на концентрацию взвешенных частиц ф = фо, где фо - равновесная концентрация частиц в приземном слое [149]:

Ра,

3.29u

*

u =

-max

f 2 Л

0,1 - Ufe

U J

pair

U, = 0,35 + (T - 273,15) + T - 273,15)2

150 8200

где т - напряжение на поверхности, ut - пороговое значение динамической скорости, м/с; T температура воздуха в приземном слое, К.

т

Модель переноса излучения

Поле излучения можно разделить на две составляющие: коротковолновое солнечное излучение и длинноволновое излучение атмосферы и земли [150]. При расчёте переноса излучения длинноволновое и коротковолновое излучения рассматриваются независимо друг от друга. Солнечное (коротковолновое) излучение разделяется на прямое и рассеянное (диффузионное):

I _ ¡Dir I ¡Dif (3 4)

'Sun — 'Sun + 'sun ( )

Поток диффузионного излучения обусловлен релеевским рассеянием и рассеянием на аэрозолях прямого солнечного излучения, а также отражением поверхностями солнечного излучения. Величина потока солнечного излучения зависит от географических координат, времени года и суток, альбедо и ориентации в пространстве принимающей поверхности, метеоусловий [151-152]. Распространение солнечного излучения рассчитывается на основе метода конечных объёмов (МКО) [153-154] с модифицированным угловым разбиением, когда для расчёта распространения прямого солнечного излучения используется дополнительный телесный угол AÜD1 r. Интенсивность прямого потока излучения для данного углового направления lSDUl1n, Вт/(м2-рад), на верхней и боковых открытых границах расчётной области рассчитывается согласно (3.5):

¡Dir _ qsun0 'niTi/ (3 5)

'sun — / AQDir V--V

где Ti - пропускная способность отдельных компонент атмосферы (аэрозоль, пары воды, озон и других газов); qSun0, Вт/м2 - поток солнечного излучения, достигающего атмосферы Земли. Для расчета т в уравнении (3.5) используется модель из работы [151].

Поле длинноволнового (теплового) излучения связано с излучением атмосферы и поверхности земли, также рассчитывается на основе МКО. Для учёта влияния паров воды на перенос длинноволнового излучения используется WSGG модель коэффициента поглощения [155]. На боковых границах расчётной области используется условие симметрии (зеркальное отражение), а на верхней границе задаётся интенсивность излучения атмосферы (3.6):

¡^ — Eatma • Tatmj (3 6)

где £atm - излучательная способность атмосферы, которая зависит от значений параметров влажности и облачности.

Для повышения скорости расчёта переноса излучения на основе МКО реализованы следующие численные методики: FTn модификация, направленная на уменьшение угловой дискретизации за счёт более равномерного разбиения углового пространства [156] и схема

«бегущего» счёта с поддержкой многопоточных вычислений на основе пространственной декомпозиции расчетной области [153; 157].

Численный алгоритм базируется на методе конечного объема для неструктурированных сеток [158-160], а также рассматривается для моделей вязкой несжимаемой жидкости, описываемой уравнениями Навье-Стокса (см. р. 3 п. 3.1).

Аппроксимация дифференциального уравнения второго порядка будет функцией значений искомой величины и её градиента в центрах контрольных объёмов. В общем случае невозможно построить линейный оператор над множеством сеточной величины, аппроксимирующий исходное уравнение с высоким порядком (выше первого) и обладающий удобными для его обращения/решения свойствами. Избежать этих трудностей помогает метод отложенной коррекции [161], суть которого состоит в выделении некоторого удобного для решения оператора с «хорошими» свойствами (монотонность, устойчивость и др.).

Исходная разностная аппроксимация высокого порядка, построенная так, чтобы максимально точно передать свойства исходного уравнения, но не обладающая нужными свойствами, представляется в виде суммы некоторой удобной схемы и остатка, являющегося разностью исходной и удобной аппроксимации. Остаток вычисляется по значениям с предыдущей итерации и выносится в источниковый член.

Для построения разностного аналога дифференциального уравнения второго порядка в методе конечного объёма используются сеточные распределения искомого поля и его градиента. Значение градиента поля в центре контрольного объёма рассчитывается явным способом по значениям поля в центрах контрольных объёмов и на поверхностных гранях, используя метод наименьших квадратов [ 162].

Разностное уравнение можно представить в виде уравнения, записанного в приращениях искомой переменной [161-162]. В этом варианте правая часть уравнения является невязкой с предыдущей итерацией. Оператор в правой части строится с большой долей свободы и должен быть линейным.

В результате дискретизации по времени исходное уравнение количества движения на пом временном слое сводится к системе линейных уравнений относительно приращений компонент вектора скорости 5у

3.2 Общий численный подход

(3.7)

где А1 - шаг по времени. В левой части расположилась линейная матрица, одинаковая для всех скалярных уравнений и аппроксимирующая конвективно-диффузионную часть исходного уравнения:

При дискретизации оператора L используется противопоточная схема первого порядка для аппроксимации конвективного слагаемого и отбрасываются неортогональные члены при аппроксимации диффузионного члена. Значения поля скорости при определении массовых потоков на гранях контрольных объемов берётся с предыдущей итерации. В результате матрица оператора над полем приращения обладает диагональным преобладанием, что является необходимым условием сходимости итерационного метода решения систем линейных уравнений.

Одна из основных трудностей при разработке численных алгоритмов на базе сеточных методов для уравнения Навье-Стокса - определение связи поля давления с полем скорости. Давление в исходные дифференциальные уравнения входит как параметр и не выражается явным образом в виде искомой полевой величины. В приближении несжимаемой среды нет прямой связи скорости с полем давления. Процедура согласования поля давления с полем скорости в приближении несжимаемого течения должна приводить к одновременному удовлетворению уравнений движения и неразрывности.

Одним из доминирующих в настоящее время подходов к построению численных алгоритмов для уравнений Навье-Стокса является подход с использованием методики расщепления. В данной работе связь между полями скорости и давления, обеспечивающая выполнение уравнения неразрывности, реализуется при помощи SIMPLE подобной процедуры на совмещённых сетках [160]. В литературе можно встретить большое количество вариантов методики расщепления для уравнений гидродинамики и способов вывода результирующих выражений [162].

Значения полей скорости и давления хранятся в одних и тех же узлах (совмещенные сетки). Подход, при котором значения полей скорости и давления расположены в одних и тех же узлах (центрах контрольных объемов), наиболее экономичен с точки зрения программной реализации. Для устранения возможных шахматных осцилляций решения используется подход Rhie и Chow, предложенный в работе [163]. В массовый поток на грани контрольного объёма, определяемый интерполяцией скоростей в соседних ячейках, вносится аддитивная поправка. Поправка пропорциональна разности градиента давления на грани, полученного интерполяцией значений градиента давления в центрах контрольных объёмов, и градиента давления, полученного по значениям давления в соседних ячейках.

(3.8)

Используемый метод дискретизации основан на использовании неструктурированных сеток, согласованных с границами расчётной области. Задача процедуры дискретизации состоит в преобразовании системы исходных дифференциальных уравнений в системы алгебраических уравнений, которые можно решить численным путём. В работе для дискретизации уравнений гидродинамики применяется широко известный метод контрольного объёма. Расчетная область разбита на непересекающиеся выпуклые объёмные многогранники - контрольные объёмы (КО) Qh =ufip QP, P = 1,..., Ncells

или ячейки: h P P cells .

Ограниченная поверхность контакта соседних контрольных объемов является внутренней гранью контрольных объёмов. На рисунок 3.1 внутренняя грань f принадлежит (соединяет) двум соседним контрольным объёмам P и S. Поверхность контрольного объёма, лежащая на границе расчётной области, принадлежит только одному КО и называется граничной (поверхностной) гранью контрольного объёма.

Рисунок 3.1 - Схема вычисления потоков через грань контрольного объёма [ 160]

Алгоритм решения построен для обобщенного линейного конвективно-диффузионного уравнения переноса скалярной величины ф, к которому легко можно свести основные уравнения сохранения.

дрф ~дГ

+ V • (р\фф = V • (ГУф) + q

(3.9)

где Г - эффективный коэффициент диффузионного переноса, qф - источниковый член.

Выбор способа интерполяции величины искомой функции на внутренней грани между узлами расчётной сетки определяет свойства полученной при этом разностной схемы. В частности, реализованы: противопоточная схема первого порядка, схема QUICK [164], схема UMIST TVD [165].

Системы разностных уравнений, аппроксимирующие уравнение движения, решаются итерационным методом неполной LU-факторизации (D-ILU) [166]. Система линейных уравнений, полученная в результате дискретизации эллиптического уравнение на поправку

давления, решается с помощью трёхслойного вариационного метода сопряжённых невязок или алгебраического многосеточного метода из внешней библиотеки AMGCL [ 167].

Ускорение вычислений на многопроцессорной вычислительной системы связано с выполнением нескольких копий программ одновременно и независимо друг от друга на разных процессорах с последующим обменом данными между ними. Для ускорения расчётов применяется технология параллельных вычислений, основанная на декомпозиции расчетной области [168].

В качестве коммуникационной библиотеки применяются библиотеки, реализующие интерфейс Message Passing Interface (MPI). Распределение расчётных узлов по процессорам осуществляется с помощью программы MeTiS [169].

3.3 Подготовка расчётной области и расчётной сетки

В генераторе сетки дискретизация расчётной области проводится на основе сторонней (импортируемой) геометрии. Области для построения сетки будут определяться замкнутыми поверхностями, импортированными из файлов в формате stl, предварительно подготовленных во внешних CAD системах. Процесс подготовки исходных данных для импорта в генератор сетки включает формирование нескольких файлов в формате stl, каждый из которых объединяет группу элементов, общих по своим свойствам.

Расчётная область строится на основе октодерево, где задаётся с необходимой глубиной разбиения как внутри, так и на границах геометрии. Полученные листовые элементы октодерева будут определять узлы будущей сетки. На основе полученного распределения узлов генерируется неструктурированная гибридная сетка.

Генератор позволит получать сетки для задач сопряжённого теплообмена, содержащие несколько областей для твёрдых тел и газа (жидкости), а также добавлять призматические слои на границу объекта и границу радела между ними.

Предварительно подготовленная во внешних CAD системах геометрия импортируются в формате stl, которая и определяет размеры расчётной области в рамках которой будет строится сетка. Для создания сетки в задачах сопряжённого теплообмена, где необходимо задание нескольких областей, где будет генерироваться сетка, предусмотрена возможность импорта нескольких stl файлов, каждый из которых будет характеризовать свою геометрическую область. Поскольку формат файлов stl не позволяет группировать и маркировать геометрические элементы объекта, грани или замкнутые области, в интерфейсе пользователя предоставлена возможность задавать уникальные номера набору граней, а также ассоциировать набор граней с телом. Данная маркировка позволяет в последствии задавать необходимую детализацию сетки в

выбранных областях, а также модифицировать готовую сетку, как, например, добавлять пристеночные слои на нужной грани.

После подготовки геометрии следующим этапом является предварительное разбиение сетки. Процесс генерации сетки основан на восьмеричном разбиении пространства геометрии. Сначала на основе размеров геометрического объекта строится один пространственный элемент (куб), в которой заключен объект. Этот элемент в свою очередь, разбивается на восемь элементов (кубов) и далее процесс повторяется для каждого элемента. Момент, на котором получен первый элемент будет соответствовать первому уровню разбиения. Восемь элементов, получившихся в процессе разбиения первого элемента, соответствуют второму уровню и т.д. Выбирая части для последующего разбиения и момент прекращения разбиения для элемента, добиваются нужной детализации будущей сетки в необходимых областях геометрического объекта. В процессе выполнения разбиения соблюдается правило, при котором число соседей с каждой стороны элемента не должно быть больше четырёх.

В результате разбиения элементы делятся на три группы: первая - элементы, выходящие за границу объекта, вторая - элементы внутри объекта и третья - элементы, пересекаемые границей объекта. В итоговой сетке не участвуют все элементы, которые находятся вне границы. Интерфейс пользователя позволяет задавать нужный уровень разбиения внутри объекта, на его границах, на расстоянии от выбранной границы или в замкнутой прямоугольной области, заданной пользователем. На основе получившегося пространственного распределения элементов далее строится конечная сетка [ 170].

На выходе формируется неструктурированная гибридная сетка, где внутренняя область объекта в основном разбивается шестигранными элементами в виде куба. В переходной области, где соседние элементы предварительного разбиения имеют разную глубину разбиения, а также на границах объекта разбитие сетки осуществляется многогранными элементами.

На данном этапе также возможно добавлять дополнительные сеточные слои на выбранных гранях объекта. Сеточные слои добавляются как на границах объекта, так и внутри сетки, на границах раздела двух областей.

3.4 Верификация микромасштабной численной модели на основании данных

экспериментальных исследований

В данном разделе представлены результаты тестирования программного модуля «81§шаЕео» (приложение А) на основе данных экспериментальных работ зарубежных исследователей и данных собственного лабораторного эксперимента.

3.4.1 Исследование аэродинамики обтекания одиночного модельного объекта Турбулентное нестационарное обтекание прямоугольной призмы

Жилые здания и сооружения очень часто имеют форму параллелепипеда с разнообразным соотношением горизонтальных размеров граней, из этого следует, что один из типичных объектов, рассматриваемых в строительной аэродинамике - прямоугольная призма.

Целью данного исследования являлось установление взаимосвязи полученных картин обтекания объекта потоков воздуха с картиной распределения коэффициента давления, которые были получены при проведении эксперимента в аэродинамической трубе, а также выполнить оценки гидравлической структуры отрывных течений и проанализировать характер и размеры отрывных зон.

Сравнение математической модели проводилось с результатами аэрофизического моделирования нестационарного трехмерного обтекания равномерным воздушным потоком прямоугольной призмы, установленной на горизонтальном поворотном столе в рабочей части аэродинамической трубы А-6 НИИ механики МГУ (рисунок 3.2а) [171].

Постановка задачи.

Геометрические размеры объекта исследования приведены на рисунке 3.2б. Число Рейнольдса, при ширине 1 м соответствует Яе=4,3^105. На входе задавался ударный профиль скорости, интенсивность турбулентных пульсаций - 1%. Исследуемый объект располагался на расстоянии 8 м от входа, размер расчётной области составлял 60x20x15 м.

Рисунок 3.2 - Расположение призмы в рабочей части аэродинамической трубы (а) и геометрические размеры исследуемого объекта (б) [171] Параметры модели.

Для расчётов была построена многоблочная структурированная сетка. Безразмерное расстояние до первого узла сетки для нижней стенки 1<у+<10, для поверхности

параллелепипеда 1<y+<30. Данная сетка позволяет разрешить турбулентные характеристики вблизи стенки только с использованием пристеночных функций (рисунок 3.3).

Для решения уравнений на скорость использовалась схема второго порядка аппроксимации - Quick. Для решения уравнений на турбулентность использовалась схема полуторного порядка аппроксимации - Umist TVD. Аппроксимация по времени 2-го порядка точности.

На боковых гранях заданы условия симметрии. Верхняя грань расчётной области задана как вход с минимальной скоростью, это сделано с целью минимизации влияния стенок на решение.

Рисунок 3.3 - Визуальное представление расчётной сетки

Результаты исследований представлены в виде качественной картины течения (рисункок 3.4). Анализ, полученных результатов демонстрирует, что расчёт соответствует эпюре ветровых нагрузок на здание. Приближаясь к объекту, воздушный поток, встречая препятствие, начинает замедляться, и формируется область положительного давления (зона 1 - подпора воздуха). С наветренной стороны формируется область разряжения, для которой характерны отрицательные значения давления, и образуется рециркуляционная зона с низкими скоростями потока (зона 2 -аэродинамическая тень). При этом воздушный поток, обтекающий прямоугольную призму сверху и с боков, ускоряется, компенсируя вызванное наличием параллелепипеда уменьшение площади своего сечения (3).

ж"///1? м т 17,

Рисунок 3.4 - Результаты расчета: эпюра ветровых нагрузок на здание и характерные зоны

ветровых нагрузок, м/с

Количественное сравнение с экспериментальными данными по распределению коэффициента давления вокруг параллелепипеда, представленное на рисунке 3.5 «График», демонстрирует, что в ходе верификации математической модели обтекании прямоугольной призмы результаты коррелируются с экспериментальными данными.

1

сР

о

I/

\

в

0 Ьр. Г) - Эшиийоп

гтй_Е1 А| В С __